Perceptions, acceptance and educational use of generative artificial intelligence among health professions students and educators: a rapid systematic review
約9,553人の医療専門職のステークホルダーを含む20件の研究を対象としたこの迅速な系統的レビューは、生成AIが生産性やフィードバックのための条件付き学習補助として概ね受け入れられている一方で、その統合には、ハルシネーション（もっともらしい嘘）、批判的思考の減退、および臨床的な責任に関する懸念に対処するための、強固なAIリテラシー、検証スキル、および倫理的ガバナンスが必要であることを明らかにしている。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
学習の世界を、医師、看護師、そして癒やし手としての将来の仕事に向けてどのように勉強すべきかを、学生や教師たちが模索している、巨大で賑やかな図書館だと想像してみてください。長い間、この図書館にある道具は、教科書、講義、そして人間のメンターだけでした。しかし最近、信じられないほど速くておしゃべりな、新しいロボット司書がやってきました。このロボットは「生成人工知能（GenAI）」と呼ばれるものによって動いており、物語を書いたり、本を要約したり、質問に答えたり、さらには複雑な医学的症例を数秒で説明したりすることができます。それは、眠ることなく、ほぼすべてのことを知っている超スマートなチューターを持っているようなものです。しかし、落とし穴があります。このロボットは時々、作り話をしたり、事実を間違えたり、あるいは完璧に聞こえるけれど実際には危険なアドバイスを与えたりすることがあるのです。患者のケアの成否は正しく行うことにかかっているため、大きな問いは「このロボットは私たちを助けてくれるか？」ということではなく、「私たちはこのロボットを信頼できるのか、そしてどうすれば騙されることなく使いこなせるのか？」ということなのです。
この論文は「迅速系統的レビュー」であり、これは、著者が探偵のように振る舞い、その問いに答えるために、2022年後半から2026年中盤までの間に見つけられるあらゆる手がかり（科学的研究）を集めたという、少し凝った言い方です。彼らは、世界中の約9,600人の保健医療系の学生と教師が関与する20の異なる研究を調査しました。彼らの使命は、これらの人々がこの新しいロボットチューターをどのように感じているかを探ることでした。彼らはそれを愛しているのか？ それとも恐れているのか？ そして最も重要なのは、いつロボットに仕事をさせ、いつ自分たちが主導権を握るべきかを、どのように判断しているのか？ ということです。
探偵たちの発見によれば、物語は単純な「イエス」か「ノー」ではありません。むしろ、それは注意深く調整されたダンスのようなものです。学生や教師たちは一般的に、アイデアを練ったり、長い文章を要約したり、素早い説明を受けたりするためのツールとして、このロボットは素晴らしいと考えています。まるで超高速の学習パートナーがいるかのように、学習をより速く、より生産的にするのを助けてくれる点を気に入っています。しかし、彼らの信頼は非常に条件的です。それは、静かな空いた道（クイズの勉強など）ではロボットに車の運転を任せてもよいと考えている一方で、後部座席に患者が乗っているような忙しい高速道路（実際の医学的診断や最終試験の採点など）では、絶対に運転を任せることを拒否している状態に似ています。
主な知見は、受け入れが完全に「ステークス（賭け金／リスクの高さ）」に依存しているということです。会話の練習やエッセイの草案作成といった低リスクのタスクでは、人々は喜んでAIを使用します。しかし、臨床的な推論や専門的な責任といった、現実世界での結果を伴うタスクになった途端、信頼は急落します。論文は、ロボットはアイデアを生み出すことには長けているものの、まだ最終的な権威となる準備はできていないと示唆しています。共通の懸実は、ロボットが「幻覚（もっともらしい嘘をつくこと）」を見せること、学生が自分で考えるためにツールに頼りすぎてしまうこと、そして、適切な検証なしに課題を提出しているかどうかを見分けるのが難しいことです。
著者らは、経験が重要であると指摘しています。AIを使用した経験がある人や、優れた質問の仕方を知っている人は、AIを好む傾向がありますが、それでもなお慎重です。彼らは、ほとんどの人が明確なルールを求めていることを見出しました。「ロボットはこれについては使ってよいが、あれについてはダメだ」というルールです。また、彼らは教師がロボットの仕事をダブルチェックすることを望んでいます。論文は、単にロボットを禁止するか、あるいは野放しにするという考えに対して明確に反対しており、代わりに「監督された拡張（supervised augmentation）」モデルを提案しています。パイロットと副操縦士のように考えてください。AIはナビゲーションを行い、操縦桿を扱う手助けができますが、システムに不具合が生じた場合に備えて、人間が常に座席に座り、主導権を握れる状態でなければなりません。
要約すると、論文は、保健医療分野は新しいテクノロジーを拒絶しているのではなく、安全網を持ってそれを使おうとしているのだと結論づけています。ロボットは学習のための強力なツールですが、人間の判断力の代わりになるものではありません。これらの知見によれば、医療教育の未来は、学生がいかに「AIリテラシー」を備えるか、つまり、ツールをどのように使い、どのように間違いを見抜き、いつ自分の脳を機械よりも信頼すべきかを知るか、ということにかかっています。著者らは、これらのルールがなく、学生にロボットの回答を検証する方法を教えない限り、真実を常に語るとは限らないツールに頼りすぎてしまう専門家の一世代を生み出すリスクがあると示唆しています。
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